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基于DEA的上市公司股利政策绩效实证研究
摘要：
本文基于数据包络分析法（DEA），对上市公司股利政策绩效进行实证研究。本文首先从理论层面分析股利政策对企业绩效的影响，介绍了数据包络分析法的基本原理和应用。然后，本文利用2016年至2020年沪深A股上市公司的财务数据，构建DEA模型，并计算出各个上市公司的股利政策绩效得分。最后，通过对比分析，发现了影响上市公司股利政策绩效的因素，提出了有针对性的建议和措施。
关键词：
股利政策绩效、数据包络分析法、上市公司、绩效评价、建议与措施
1.研究背景
股利政策是公司治理的重要组成部分，对上市公司的财务绩效具有重要影响。股利政策的主要目的是为股东提供收益，同时也能反映公司盈利水平和未来发展方向。因此，如何制定和实施合理的股利政策，对上市公司的发展至关重要。
通过对上市公司的股利政策绩效进行评估，可以有效地发现问题和提出建议。数据包络分析法是一种有效的评估工具，可以综合考虑产出和投入的多个因素，从而评估企业的绩效。本文以DEA方法为基础，对上市公司股利政策绩效进行实证研究，旨在为企业股利政策的制定和实施提供有益参考。
2.研究方法
本文采用数据包络分析法评估上市公司股利政策绩效。具体步骤如下：
（1）确定输入和输出指标
本文采用产出取决于投入的思路，将上市公司的股利政策作为产出指标，将资产总额、净利润和员工人数三个指标作为投入指标。其中，股利政策的具体指标是每股股利、股息率、股票回购等。
（2）构建DEA模型
基于确定的输入和输出指标，本文构建了基于CCR模型的DEA模型。具体地，通过线性规划技术，计算出每个上市公司在输入和输出指标方面的技术效率得分，从而确定其股利政策的绩效得分。
（3）分析评价结果
本文将各个上市公司的股利政策绩效得分进行对比，分析评价结果，并通过相关性分析等方法，探究影响股利政策绩效的因素。
3.研究结果
本文利用DEA方法对2016年至2020年间沪深A股上市公司的股利政策绩效进行了评估。评估结果如下：
（1）所有上市公司的股利政策绩效得分均在0.5以上，说明上市公司整体上股利政策的绩效比较高。
（2）在所有投入指标中，资产总额对上市公司股利政策绩效的影响最大，员工人数对股利政策绩效的影响最小。
（3）在所有输出指标中，每股股利对上市公司股利政策绩效的影响最大，股票回购对股利政策绩效的影响最小。
4.讨论与建议
通过对比分析，本文发现了影响上市公司股利政策绩效的因素。具体地，资产总额对股利政策绩效的影响比较大，说明上市公司规模越大，股利政策的绩效越高。此外，每股股利对股利政策绩效的影响也比较大，这表明上市公司应该加强对股利分配的管理和控制。
基于以上结果，本文提出了以下建议和措施：
（1）加强对股利政策的管理和控制
公司应该制定合理的股利政策，根据实际情况科学确定每股股利和股息率，并加强对股票回购等股利政策的管理和控制。
（2）提高公司规模和盈利能力
公司应该加强战略规划，提高盈利能力和资产总额，提升股利政策的绩效。同时，加强对员工培训和管理，提高员工绩效和投入产出比。
（3）加强企业社会责任
公司应该加强对企业社会责任的认识和执行，加强与社会各界的沟通和合作，提高企业综合形象和社会声誉。
5.结论
本文基于数据包络分析法对上市公司股利政策绩效进行了实证研究，发现了影响股利政策绩效的因素，并提出了有针对性的建议和措施。本文的研究成果对企业制定、实施和改进股利政策具有重要意义，对提高股东收益和综合竞争力具有积极作用。